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SEMとフィード広告に重点を置く

出典: iSEM

寄稿者: [email protected]

WeChat: aiqijun02

毎日のSEMのヒントがまた一つ増えました！今日は、Aiqiがオンラインマーケティングにおけるアトリビューションモデルの価値についてお話しします。現在、国際的にアトリビューションモデルは様々な種類に分類されており、それぞれに長所、短所、適用可能なシナリオがあります。例えば、線形アトリビューションモデル（均等クレジット）、終点アトリビューションモデル（本日午後にお話ししたモデル）、U字型アトリビューションモデルなどが挙げられます。今日はまず、最も一般的なアトリビューションモデルについてお話しします。

アトリビューションモデルとは何でしょうか？私の理解では、アトリビューションモデルをオンラインマーケティングに適用する場合、その重要性は、消費者のマルチチャネルアクセスパスに基づいて、各チャネルが貢献した価値を注文に合理的に割り当てることにあります。

例えば：

あるネットユーザーは、ウェブサイトで教育機関の英語研修コースの広告を見ました。彼はその教育機関についてある程度の知識を得ました。しばらくして、検索エンジンで英語研修コースを検索していたところ、その教育機関のプロモーション情報を再び見つけ、クリックして内容を確認し、魅力的だと感じましたが、注文するかどうか決めかねていたため、ウェブサイトを閉じました。数日後、彼はその教育機関のブランド名を検索し、オーガニック検索でウェブサイトにアクセスし、問い合わせをして注文しました。このネットユーザーの最初のディスプレイ広告から最終的な注文までの道のりは、ディスプレイ広告、有料広告、オーガニック検索の3つの経路に分かれていました。では、彼の最終的なコンバージョンはどのチャネルに起因するのでしょうか？

以下の内容はインターネットから抜粋したものです。

友人から聞いた話では、JD.com、Vancl、Amazon、Vipshop、Suning、Dangdang など、中国の電子商取引企業の 95% 以上が 24 時間のラストタッチに基づいて ROI を計算しているそうです。

国際的に使用されている主な統計手法は 3 つあります。

1. 過去 30 日間のラストタッチに基づいて、直接/ブックマークされたトラフィックの優先順位が最も低く、次に CPS アフィリエイト、SEO、SEM、ディスプレイ広告の順になります。同じ種類の広告内では、ラストタッチに基づいてランキングがさらに計算されます。

2. 7 日周期に基づいて、各トラフィック タイプの貢献係数が購入までの距離に応じて計算されます: (タッチ ポイントの数 - このタッチ ポイントの順位 + 1) * (購入までの時間 - 購入までのより近いタッチ ポイントの時間) / 合計 (購入までのタッチ ポイントの時間)。

3. 14 日間にわたる各タッチポイントの平均分布に基づいて寄与率を計算します。

「ラストクリックでROIを決定」という計算式は今や当たり前のようになっていますが、紛らわしい面もありますが、シンプルで明確です。多くの広告主は、メディアパフォーマンスのROIを求める際に、費用を24時間以内のクリックあたりのコンバージョン数で割るという経験則を用いています。コンバージョンに貢献する他のメディアは、ROIの計算では考慮されません。

アトリビューション モデルを適用することで、将来の作業で次の問題に対処できます。

I. 帰属モデルが解決できる問題

1. 広告効果評価の改善

通常、広告効果の評価には、インプレッション数、クリック数、直接購入数といった指標が含まれます。しかし、一部のマーケティングチャネルは間接的に購入に貢献します。例えば、ユーザーはインターネット広告チャネルを通じて広告キャンペーンの情報を受け取り、SEMキーワードを通じてウェブサイトにアクセスしてキャンペーンを閲覧し、購入に至るという行動に慣れているかもしれません。通常、注文への貢献はSEMによるものとされますが、インターネット広告も広告インプレッションや間接的な支持を通じて注文数に貢献しています。そのため、このような間接的な注文への貢献は、広告効果の評価をより合理的なものにします。

2. 適切な SEM キーワード戦略を策定します。

SEMキャンペーンを実施する際、キーワードは通常、ブランドキーワード、競合他社キーワード、商品キーワード、そして一般キーワードに分類されます。ユーザーはSEMチャネル間で一定の一貫性を示します。例えば、百度（Baidu）はユーザーが情報を得るための重要なチャネルです。長袖のベースレイヤーシャツを購入したいユーザーは、まず百度で「長袖のベースレイヤーシャツ」を検索し、その後、孟八艾（Mengbasha）が購入した百度キーワードをクリックしてウェブサイトにアクセスします。しかし、この段階では、ユーザーは購入に至らない可能性があります。

ユーザーは通常、様々なウェブサイトで価格やレビューを比較するため、情報を確認した後、孟巴社の方が安いとわかった場合、直接「孟巴社」を検索し、ブランドキーワードをクリックしてウェブサイトに入り、注文します。このプロセスにおいて、ユーザーは商品キーワードからブランドキーワードへのクリック経路を形成し、商品キーワードは間接的にブランドキーワードの注文に貢献します。このユーザー経路を分析することで、商品キーワード広告がブランドキーワード広告に与える影響、特にコスト管理の観点を分析し、ブランドエリアのトラフィックとターゲット設定の変化を効果的に評価することができます。

3. 同じチャネル内での広告の配置を戦略的に計画します。

前述のキーワードの影響要因と同様に、ユーザーは同じチャネルに対してクリック依存を示す場合があります。例えば、ユーザーがNetEaseポータルでMengbashaのプロモーション広告を見て、最初のクリック後に購入を完了しなかった場合、NetEaseポータルから2回目のクリックで注文を行う習慣が生まれる可能性があります。このような場合、単一チャネル内の異なる広告フォーマットやメディアへのクリックを分析することで、特定の広告チャネルに対するユーザーの依存度を評価し、広告のスケジュールと実行を導くことができます。

4. 複数のチャネルにわたるマーケティングのリズムを効果的に管理します。

通常、ユーザーはウェブサイトへのリンクを1つクリックするだけでは購入に至りません。そのため、マルチチャネルカバレッジや統合型マーケティングコミュニケーションが主要なマーケティング戦略となります。重要なのは、キャンペーン期間中のユーザーのクリックパターンを評価し、購入プロセスの様々な段階で広告ソースを特定し、マーケティング戦略を効果的に管理することです。マルチチャネルパス分析は、様々なチャネルを横断する様々なユーザーの閲覧パターンを捉え、集約することでユーザーパスの傾向を明らかにし、マーケティング戦略立案の基礎を提供します。

II. チャネル価値のアトリビューションモデル分析

コンバージョンパスに複数のチャネルが含まれる場合、各補助チャネルごとに補助コンバージョン値が計算されます。そのため、複数チャネルパスの補助コンバージョン値の合計は、そのパスの最終的なコンバージョン値よりも大きくなります。コンバージョンプロセス中にチャネルが複数回出現する場合、その補助コンバージョン値は複数回計算されます。つまり、GAは各チャネルのすべての補助コンバージョンと最終的なコンバージョンをカウントし、これが（もしあれば）繰り返されます。

上記のシナリオを例で説明しましょう。前提条件：1. 注文金額は100元。2. 補助変換と最終変換の重みは同じ。

仮定1

訪問者はA→B→C→Dの4つのチャネルを経由してコンバージョンを達成しました。各チャネルは25元という同じ重みで貢献しました。

仮定2

訪問者はA→B→C→B→Dの4つのチャネルを経由してコンバージョンを達成しましたが、チャネルBはコンバージョン経路に2回出現しました。そのため、チャネルA、C、Dの貢献値はそれぞれ20元、チャネルBの貢献値​​は40元となります。

仮定3

訪問者はコンバージョンに至るまでにA→B→C→D→Dの4つのチャネルを経由しましたが、チャネルDはコンバージョンパスにおける補助的なコンバージョンと最終的なコンバージョンの両方の役割を果たしました。そのため、チャネルA、B、Cの貢献値はそれぞれ20元、チャネルDの貢献値は40元でした。

仮定4

訪問者はA→B→C→B→D→Dの4つのチャネルを経由してコンバージョンを達成しましたが、チャネルBとDはそれぞれ2回ずつ表示されました。そのため、AとCのチャネル貢献度は16.7元、BとDのチャネル貢献度は33.3元でした。

上記の仮定における一つの条件は議論の余地があります。それは、各補助コンバージョンと各最終コンバージョンの重み付けです。実際には、どちらのチャネルがユーザーに大きな影響を与えるかを判断することはできないため、上記の例では両方のチャネルに等しい重み付けを与えています。しかし、企業やアナリストによって視点は異なり、補助コンバージョンと最終コンバージョンの重み付け関係は次のように表すことができます。各最終コンバージョン = η 各補助コンバージョン。

III. アトリビューションモデル分析の実装方法

これは、GA（Google Analytics）を用いたマルチチャネルコンバージョンパスによって実現できます。各マーケティングチャネルで、公式サイトへのトラフィックを統一的にタグ付けする必要があります。あるいは、業界固有のトラフィックモニタリングツールを活用することも可能です。既に複数の代理店がアトリビューションモデルを開発しており、この統計手法はまもなくeコマース業界の主流になると予想されています。

IV. アトリビューションモデル分析からのインスピレーション

1.各チャネルの補助コンバージョン値と最終コンバージョン値に基づいて、会社全体のマーケティングシステムにおける各プロモーションパスの主な役割と貢献を把握します。

2. 補助転換と最終転換に対する企業の理解に基づいて、両者の重み付け比率を決定し、各チャネルの注文への貢献値を精緻化して、各チャネルへの今後のマーケティング投資の参考資料を提供します。

3. 購入コンバージョンプロセス中のユーザーのメディアコンタクトの選択と順序に基づいて、マーケティングコミュニケーションのメディアミックス、配置、および広告スケジュールを決定します。

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